Human tracking system based on adaptive multi-feature mean-shift for robot under the double-layer locating mechanism

Human tracking has been a challenging task for robot in the past decades. In this paper, to realize the human following in a cluttered environment, a human tracking system based on adaptive multi-feature mean-shift (AMF-MS) under the double-layer locating mechanism (DLLM) is proposed to solve the problem of distinguishing target, occlusion, and quick turning. The DLLM, considering the course location processing and fine location processing, is designed to estimate the person’s position using the fusion of heterogeneous data. As an ID tag attached on target can be detected by RF antennas, the course locating method can track the target easily and quickly. The Bayes rule is introduced to calculate the probability where the tag exists due to the instability of RF signals. In the fine locating step, the AMF-MS is proposed because it can reduce computational load and represent target by multi-feature histogram function. Meanwhile, we combine extended Kalman filter and AMF-MS to overcome MS’s inability of occlusion. To control the robot following the target person precisely, an intelligent gear shift strategy based on fuzzy control is implemented by analyzing the robot structure. Experiments demonstrate that the proposed approach is robust to handle complex tracking conditions, and show the system has an optimum performance.     

改进的快速自适应分块均值漂移算法

为了实现复杂情况下的目标跟踪,该文提出了改进的自适应分块策略。通过主分量分析的方法确定不同时刻帧的矩形框大小,然后在不同的情况下根据一定的条件,决定不同的分块方法,从而提高目标在旋转、遮挡、缩放等复杂环境下的跟踪成功率。同时,为了减少寻找目标的时间,该文还提出两帧法,即通过前两帧计算出的质心象素点的个数差,快速预测并确定当前帧中目标可能的质心位置。实验表明,这两种方法相结合不仅有效提高了跟踪的成功率,而且减少了迭代次数,提高了算法的跟踪效率。     

基于漏磁检测的钢管探伤监控系统设计

针对钢管漏磁检测的特殊性,设计开发了一种带有干扰滤波的探伤监控系统,采用信号接收模块配合多串口卡,开辟了多个内存缓冲区,将数据进行多线程并行分析处理,极大地提高了数据处理的速度和检测的实时性。采用均值平移小波阈值去噪法对漏磁检测信号进行降噪处理,有效降低了测量噪音等干扰因素的影响,并消除伪吉布斯现象。软件部分利用 Visual Studio C＃进行开发,可以实现无人值守条件下的全自动流水线检测控制、自动钢管缺陷判断、报警和分析处理等功能。系统具有高的实用性和可靠性。     

海上运动目标跟踪系统的设计

为实现对海上运动目标的实时跟踪,克服跟踪效果易受到严重遮挡影响的缺点,建立了一套实时跟踪系统,并且结合目标的运动信息与新的模型更新策略,对均值漂移与卡尔曼滤波器相结合的跟踪算法做出了改进.当运动船只被遮挡的比例较大时,先用估计出的目标速度矢量更新卡尔曼滤波器,并用相应的模型更新策略更新目标模型以提高模型相似性度量的精确性,再单独利用滤波器进行跟踪,取得了较好的跟踪效果.实验结果表明,该系统可以较好地实现海上运动目标的跟踪,并且改进后的算法具有良好的实时性和鲁棒性.     

基于目标中心距离加权和图像特征识别的跟踪算法

本文提出了一种实时跟踪算法,以目标中心距离加权的灰度图像作为模板,采用mean-shift迭代方法实现目标的空间定位;同时建立二值图像模板,根据目标的图像特征,进行尺度定位.本算法改进了kernel-based算法对变尺度目标的跟踪.对于超过一定像素的较大目标,本算法进行"降采样",大大减小运算量,从而实现了对大尺度目标的实时跟踪.实时视频流的跟踪实验验证了该方法的有效性.     

基于SIFT 特征的目标多自由度mean-shift 跟踪算法

传统的mean-shift跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动,且常常因此造成定位不准.鉴于此,将尺度不变特征变换（SIFT）特征检测融入到mean-shift跟踪过程,提出SIFT特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比,特征点主方向变化与目标旋转角度一致,给出了基于SIFT特征的自适应目标尺度、方向计算方法,且利用带方向、可变带宽的椭圆核改进传统的mean-shift跟踪方法.实验表明,该算法能够较好地跟踪目标的旋转、缩放运动,定位也更准确.     

Design and implementation of a real-time eye tracking system

Driver fatigue severely affects driver's alertness and ability to drive safely. There are vital problems related to drivers fatigue on driving of trains, vehicles and airplanes. Therefore, the driver fatigue research is important. In this paper, we first study the impact of eye locations on face recognition accuracy, with Haar-like feature and AdaBoost classifier, face and eye area can be detected quickly and accurately. In the part of eye tracking, cam-shift based mean-shift algorithm is used to track the eyes. This method could automatically adjust the size of tracking window according to the different posture of driver. The performance of our eye detection method is validated by using image database with more than 6000 pictures. In addition, our real-time eye tracking system has been tested on railway line segment (China). There are 5 train drivers involved in the experiment. The validation shows that our eye detector has an overall 93% eye detection rate.     

基于Mean-shift的多目标跟踪算法的设计

针对视频序列中目标的跟踪问题,提出了一种基于模版匹配的多目标跟踪算法.该算法提取目标模版灰度分布特征,并在目标匹配过程中采用Bhattacharyya系数在图像中寻找相似性最高的区域.仿真结果表明,用该算法进行多目标跟踪时,跟踪性能远优于其它特征匹配算法和多模型算法,而且计算量小,能保证跟踪的实时性.     

H.264压缩域中mean-shift聚类运动目标分割算法

针对视频监控、检索,提出了一 种在H.264压缩域下运动对象分 割的新算法。根据实际监控应用特点,算法主要利用H.264码流中提 取的运动矢量(MV)、分块尺寸信息对原始的MV场(MVF)进 行可靠性分析以及空间滤波、mean-shift聚类处理,从而得到可信度较高的 MVF场。首先,从H.264码流中获取原 始MV 并进行归一化处理,同时对原始MVF进行两步空间滤波;其次,对不同的块大 小分配相应的权值作为每个样本 的权重系数,将处理之后的MVF作为样本空间,利用mean-shift聚类获取 真实的MVF;最后,根据可靠的MVF 标记运动目标。实验结果表明,本文提出的mean-shift聚类运动目标分割算 法可以获得有效并可靠的分割结果。     

和声搜索粒子滤波视觉跟踪

为了降低粒子滤波精度对精确重要性采样函数的依赖性,提高粒子滤波的视觉跟踪效果,将和声搜索引入到粒子滤波框架中,提出了一种基于和声搜索的粒子滤波视觉跟踪算法.通过记忆考虑、基因变异、随机变异等和声搜索算子结合当前观测信息,改善了粒子滤波视觉跟踪算法的重要性采样函数,增强了重要性采样函数对系统状态转移模型的鲁棒性.同时,对和声搜索参数进行了优化,平衡了视觉跟踪实时性和精确性的要求,并对粒子的权重进行了补偿,使其符合粒子滤波的理论基础贝叶斯估计.实验结果表明:优化的和声搜索参数,比常见参数更适合和声搜索粒子滤波;与基于粒子滤波、和声搜索、Mean-Shift改进的粒子滤波、分布场、多示例学习等视觉跟踪算法相比,和声搜索粒子滤波视觉跟踪算法能够在光线变化、遮挡等复杂场景下获得了更精确的视觉跟踪效果.和声搜索粒子滤波算法较好地结合当前观测与历史信息,获得鲁棒的视觉跟踪性能.